GKE Autopilot を半年運用してみて...めっちゃラク！ - Beatrust techBlog
Beatrust で SRE をやっている Yuta（中川 裕太）です．運用がラクにできように色々と改善したり，セキュリティ向上したり，インフラ作ったり API 開発したりしています． 今回のブログでは，Google App Engine (GAE) から Google Kubernetes Engine (GKE) Autopliot へ移行し半年間運用してみて感じたメリットやハマりポイントについて紹介します． モチベーション Beatrust では初期立ち上げの開発コストを下げるため，もともと GAE を用いて開発運用してきました．様々なお客様にご利用いただく中で，嬉しいことに今後 10 倍，100 倍のユーザ数成長が見込めるようになってきました．そういった状況下で以下のような GAE の課題も顕在化しており，インフラの抜本的見直しを実施する必要がありました． GAE では Auto
GCPの秩序を取り戻すための試み 〜新米GCP管理者の奮闘記〜 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。SRE部データ基盤チームの塩崎です。ZOZOテクノロジーズではGCPの管理を各プロジェクトのOwnerに任せていた時期が長く続いていましたが、今期から全社的なGCP管理者を立てることになりました。本記事では新米GCP管理者である僕が全社的なGCPの管理をする上で遭遇した事例を紹介します。時には泥臭い方法で、時にはプログラムの手を借りて自動化をし、数々の難題に対処しました。 GCPのリソース階層について 具体的な事例紹介の前に、GCPのリソース階層を説明します。多くのGCP利用者からは、プロジェクトが最上位のリソースであるように見えますが、実はそれ以上の階層が存在します。以下の図をご覧ください。図の通り、プロジェクトの上位リソースとしてFolder、Organizationという2つのリソースが存在します。 cloud.google.com Folderはプロジェクトの論理的なま
App Engine VS Cloud Run
Cloud Run CPU 0.08 ~ 8 Core (2nd gen は最小 0.5~) Memory 128 MiB ~ 32 GiB (2nd gen は最小 512MiB~) Deploy App Engine は Deploy (gcloud app deploy) を実行すると Cloud Build が暗黙的に動いて Deploy が行われるが、これがなかなか時間がかかる。 開発環境だと CI でとりあえず main branch に merge されたら、Deploy したりするけど、Deploy を Skip してもよいような時でも CI 回してると Deploy を待つことになって、ちょっとめんどうに感じる。 更にこの仕組みは成果物は Deploy しないと生まれないので、CI と CDを分離しづらい。 Cloud Run は Container Registry a
超簡単。GCPのサーバーレス環境Cloud RunにGoアプリを自動デプロイ！
GCPのCloud Runとは GCPで用意されているコンテナ化されたアプリケーションを実行できるフルマネジドなサーバレス実行環境です。 公式ドキュメント 今回はCloud Runを触ったことがない人向けに、Cloud Buildを使った自動化も交え、簡単にデプロイ方法をご紹介できればと思います。 Cloud Buildを利用して自動デプロイを構築することで、Githubの特定ブランチにソースがmergeされたタイミング等で、任意の環境にアプリケーションがデプロイされ、デプロイの手間を省くことができます。さらにCloud Buildのステップ内に自動テストを用意すれば、テストが通ったコードのみがデプロイされることになり、コードの品質担保が可能となります。 今回の構成図 こちらが今回の構成図です。 アプリケーションの準備 Cloud RunにデプロイするApplicationを準備します。
GCP連載#3 Goでサーバーレスな管理画面アプリを作る | フューチャー技術ブログ
このうち、Cloud Funcionsと、AWSのLambdaはライバルのように言われます。実際機能的には似通っています。LambdaはHTTPのサーバーとして公開しようとすると、API Gatewayが必要なぐらいですね。 Cloud RunとFargateもライバルのように言われますが、Fargateは複数のコンテナを組み合わせたタスク単位で実行しますが、Cloud Runは単体のコンテナの実行になり、そこは少し差があります。 今回は、Go + Vue + Cloud Runでかんたんな管理画面を作ろうと思います。ストレージ側にもサーバーレスがあります。MySQLやPostgreSQLのクラウドサービス（Cloud SQLとかRDS）は、サーバーマシンを可動させて、その上にDBMSが稼働しますので、起動している時間だけお金がかかってしまします。一方、FirestoreやDynamoDB
Google Cloud (GCP) と AWS サービス対応表・比較表（2019年2月版） | クラウドエース株式会社
こちらの記事は弊社技術ブログに掲載していた内容となります。 一部を除き、投稿当時の情報となりますので、紹介内容の最新情報については別途公式情報等をご参照下さい。 こんにちは。クラウドエース編集部です。 こちらは２年前のブログ記事です。Google Cloud（旧Google Cloud Platform / GCP）と AWS の最新版のサービス比較や値段が気になる場合は、下記の資料をご覧いただくことをおすすめいたします。 【最新版】AWS・GCP・Azure 3大クラウドサービス 比較表 作成動機 パブリッククラウド（Google Cloud、AWS、Azure など）について、私個人の整理、そして皆様がパブリッククラウドを触るためのトリガーになればとの想いで1年前に「Google Cloud と AWS サービス対応表・比較表（2018年2月版）」を公開し、好評だったことに加え、昨年（
【CloudRun】Apache+Laravelの環境構築｜sumi｜note
Cloud Runを使ってApache + Laravelのアプリケーションをデプロイする方法です。（Cloud SQLについては触れていません） Cloud Runについては過去にnoteを書いてますので見てみてください。 デプロイの流れ分かりやすいようにざっくりイラスト化してみました ファイル構成srcディレクトリにはLaravelのプロジェクトコードが入っています。 Dockerfileの作成CloudRunはDockerComposeではなくDockerfileを簡単にデプロイするサービスなので、同じコンテナにLaravelとApacheの環境を作ります。 イメージはcomposerとphp-apacheを利用します。 FROM composer:latest as build WORKDIR /app COPY . /app FROM php:7.3-apache COPY ph
小さいプロダクト開発におけるGCP利用の勘どころ - 個人的なプロダクトを三日でローンチした話 - Lean Baseball
私個人の話なのですが. 最近は仕事でAWSやGCPのサーバレスアーキテクチャにふれる機会が増えた*1と同時に, 自分が気になる世の中のニュース（グルメとかいろいろ）だけをいい感じに集めてまとめて読みたい その中でも特に⚾, 速報とかいい感じに通知させたい という怠け者欲ライフハック欲が高まってきたので, GCP（とちょっとしたPythonスクリプト）でSlack Botを作りました. 趣味開発で雑にはじめた結果, 三日程度でできちゃった*2のでその知見をメモ代わりに残します. おしながき おしながき TL;DR 対象読者 作ったもの GCPをフル活用して実質三日でBotをローンチした Bot本体の開発 GCPの何を使うかで試行錯誤 プランA「GCEを使う」 プランB「Cloud Run + Cloud Scheduler」 採用した構成「Cloud Functions + Cloud Sc
GCP のログ大全2019
この記事は Google Cloud Japan Customer Engineer Advent Calendar 2019 の 5 日目の記事です。 GCPにおけるログのライフサイクルGCPにおけるログのライフサイクルは、収集・集約・活用・保管の大きく4つのフェーズに分類できると考えております。まずそれぞれのフェーズの中でどのようなことができるのか、皆様に知っておいておきたいことについて説明します。 収集フェーズログを発生させる元のシステムから集めてくるフェーズです。ログの発生元がどこであれ、最終的には Stackdriver の Logging API にログを送ることで収集を行います。もちろんGCPのサービスで発生するログは自動的に収集されますが、GCP上のユーザアプリケーションのログや、オンプレミスや他クラウド環境からのログは、Logging エージェントかLoggin APIの
Pixelaを支える技術 - えいのうにっき
Pixelaの技術的な話（といっても高度なことは殆どしてないんだけど......）とか、あと今回の個人的な頑張りポイントである利用規約・GDPR対応といったところは、後日別エントリとしてまとめたいな〜と思っています。そのうち書くので、よろしかったらそちらも楽しみにしてやってくださいっ。 commit以外の数値でも草を生やせる、PixelaというAPIサービスを作った！ - えいのうにっき blog.a-know.me などと書いておきつつ、3週間ほど経ってしまった。ということで、今回はこの点に関して書く。あと、過大なタイトルについてはすみません。これ以外もう何も思いつかなかった。 思い当たる限りで、ざっと箇条書きにしていく。この記事に限らないことだけど、なにか間違ってることとか、もっといいやり方あるよ、というところがあれば、ぜひ教えて欲しい！ サーバーサイド GCP（Google Clou
Macに別れを告げて、クラウド中心の開発生活を始めるまで - Qiita
昨年あたりから、Macやめたい病を患っていたのですが、2度の故障を経て、重たい腰を上げました。別にWindows使いたいわけもなく「ローカルが煩わしい」だけなので、Windowsアプリは一切インストールしていません。で、どうやって暮らしてるの? というお話です。 TL;DR このあたり↓を組み合わせていけば、クラウド生活可能: GCP (or AWS) Codeanywhere (or Koding or Cloud9) VPCネットワーク + VPN (IPsec+L2TP) + DNS Figmaほか、Webサービス各種 追記・この記事を書いていたら、AWS Cloud9が発表されました。選択肢が増えて何よりです。 はじめに 本稿は、筆者が「Mac断ち」あるいは「ローカルマシンから解脱(げだつ)」する過程で見えてきた、ベスト(かも)プラクティス集に近いものです。 よく使うテキストエディ
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2016年半ば現在のGoogle App Engine - write.kogu